P值是很多做研究的人都非常关心的问题,关于P值存在很多误区,也一直存在争议。本文就来盘点一下既往医咖会上发表过的关于P值的那些文章。
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带着大家换个角度看看过去20多年来P值的变化...
通过几个例子,来剖析一下这两个统计指标的关联。
p值只是假设和数据的关系;显著≠重要;p值 > 0.05只说明还没找到有效的证据,而不意味着无效...
得到P<0.05的结果时,我们需要考虑的还很多,例如治疗获益有多大、主要结局在临床上是否重要、疗效和安全性等问题。
“P<0.05认为差异有统计学意义”是什么意思?并非任何情况下α都选取0.05...
“P<0.05”就是疗效很好吗?如何表示“治疗的获益有多大”?为什么“P<0.05”和“疗效差别大”是两个问题?
P>0.05不等于“两组相同”;仅报告P值,缺乏其他重要信息;过度追求P<0.05而忽视医学本身...
8.放弃"统计显著性(P<0.05)"的时代,已经到来了吗?
2019年3月份,《Nature》杂志发表了一篇题为《scientists rise up against statistical significance》的文章,旨在号召科研工作者放弃“统计显著性”...
2019年8月份,《欧洲心脏病杂志》(EHJ)发表了一篇专家观点,再次针对“统计显著性”发表了自己的观点,到底是降低P值,还是抛弃统计显著性。
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